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基于隐马尔可夫模型与信息融合的设备故障诊断与性能退化评估研究

上海交通大学博士学位论文答辩决议书第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-9页
符号说明第13-15页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 课题概述第15-17页
        1.1.1 课题来源第15页
        1.1.2 课题意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-25页
        1.2.1 特征提取技术研究现状第18-20页
        1.2.2 故障诊断技术发展现状第20-23页
        1.2.3 性能退化评估与预测方法第23-24页
        1.2.4 信息融合技术第24-25页
    1.3 主要工作与总体框架第25-27页
第二章 轴承特征提取和特征约减的方法研究第27-53页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 滚动轴承振动模型第28-30页
        2.2.1 滚动轴承的结构第28页
        2.2.2 滚动轴承的运动特征第28-30页
        2.2.3 轴承振动模型第30页
    2.3 滚动轴承的特征提取第30-40页
        2.3.1 滚动轴承的监测指标第30-33页
        2.3.2 滚动轴承特征频率的提取第33-35页
        2.3.3 基于频带熵的滚动轴承特征频率提取第35-40页
    2.4 特征约减第40-51页
        2.4.1 主成分分析第40-42页
        2.4.2 核主成分分析第42-44页
        2.4.3 局部保持投影第44-46页
        2.4.4 特征约减试验数据分析第46-51页
    2.5 小结第51-53页
第三章 隐马尔可夫模型在轴承故障诊断中的应用第53-77页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 隐马尔可夫模型第54-66页
        3.2.1 马尔可夫链第54-57页
        3.2.2 HMM 的概念第57-59页
        3.2.3 HMM 的组成第59-60页
        3.2.4 HMM 的基本算法第60-66页
    3.3 连续隐马尔可夫模型第66-67页
    3.4 HMM 算法实现的问题及优化第67-71页
        3.4.1 HMM 的初始化问题第68-69页
        3.4.2 数据下溢问题第69-70页
        3.4.3 多观测序列问题第70-71页
    3.5 CHMM 在轴承故障诊断中的应用第71-75页
        3.5.1 试验方案和基本思想第71-73页
        3.5.2 基于 CHMM 的故障诊断实例第73-75页
    3.6 本章小结第75-77页
第四章 基于多通道信息融合的轴承故障诊断第77-103页
    4.1 引言第77-78页
    4.2 基于特征约减多通道特征信息融合第78-79页
    4.3 基于 D-S 的决策融合第79-82页
        4.3.1 D-S 证据理论的基本概念第79-81页
        4.3.2 基于 HMM 和 D-S 的多通道信息融合第81-82页
    4.4 基于耦合隐马尔可夫模型的信息融合第82-87页
        4.4.1 耦合隐马尔可夫模型基本理论第82-83页
        4.4.2 耦合隐马尔可夫模型的模型参数和基本算法第83-86页
        4.4.3 基于耦合隐马尔可夫模型多通道故障诊断方法第86-87页
    4.5 滚动轴承故障试验验证第87-101页
        4.5.1 试验对象和设备第87-88页
        4.5.2 试验方案第88-89页
        4.5.3 结果分析第89-101页
    4.6 本章小结第101-103页
第五章 基于隐马尔可夫模型与信息融合的性能退化评估研究第103-133页
    5.1 引言第103-104页
    5.2 基于耦合隐马尔可夫模型的性能退化评估第104-106页
        5.2.1 基于耦合隐马尔可夫模型的性能退化评估方法研究第104-105页
        5.2.2 自适应报警门限值的设定第105-106页
    5.3 试验数据验证一第106-110页
        5.3.1 试验数据说明第106-107页
        5.3.2 试验数据分析第107-110页
    5.4 试验数据验证二第110-124页
        5.4.1 试验数据说明第110-113页
        5.4.2 试验数据分析第113-122页
        5.4.3 利用过零特征的分析结果第122-124页
    5.5 试验数据验证三第124-130页
        5.5.1 试验数据说明第124-125页
        5.5.2 试验数据分析第125-130页
    5.6 本章小结第130-133页
第六章 总结与展望第133-137页
    6.1 全文工作总结第133-134页
    6.2 主要创新点第134页
    6.3 展望第134-137页
参考文献第137-149页
攻读博士学位期间发表的学术论文清单第149-150页
攻读博士学位期间参与科研项目情况第150-151页
致谢第151页

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